R语言服务器安装R包实现过程
目录
- 通过网络安装
- 通过本地安装
在服务器上使用R装包分为两种情况,一种是常规通过网络来进行安装,另一种是直接将R包拖动到服务器的指定路径下在进行本地安装,两者的安装方式是不一致的。
通过网络安装
这种安装方式相对简单,首先进R,然后使用下述命令进行包的安装:
install.packages("package_name")
包名注意加双引号!包名注意加双引号!包名注意加双引号!(重要的事情说三遍)
之后会弹出一个界面需要进行镜像的选择,这时候我们通常会使用国内的镜像,也就是4,当然还有更多的国内镜像,可以先选择22,然后再次选择即可。
通过本地安装
另一种方式就是通过本地安装。
首先我们先将要安装的包(zip或tar.gz格式)压缩文件拷贝到服务器,简单的拷贝建议使用winscp
(只有Windows版本)或者filezilla
(Windows,Linux,Mac都有),可以一键拖动复制。
然后同样先进入R,使用 install.packages()
但注意,这里要设置 repos=NULL
,以及type="source"
具体代码如下所示:
install.packages(path_to_file, repos = NULL, type="source")
其中path_to_file
代表的是你的路径与文件名:
在 Linux(通常我们的服务器)上路径形如: "/home/blah/RJSONIO_0.2-3.tar.gz"
.
在 Windows 上路径形如: "C:\\RJSONIO_0.2-3.tar.gz"
.
参考:https://stackoverflow.com/questions/1474081/how-do-i-install-an-r-package-from-source
关于安装本地包时出现 had non-zero exit status
安装本地包时出现 had non-zero exit status
,有各种各样的原因,自己解决其中出现的原因是将安装的本地包需要的依赖包,先手动装好,然后再安装那个本地包即可。(当然可能这种方法并不奏效)
以上就是R语言服务器安装R包实现过程的详细内容,更多关于服务器安装R包的资料请关注我们其它相关文章!
相关推荐
-
R语言包ggplot实现分面去掉小标题的灰色底色小技巧
目录 当我们在使用 ggplot 时,使用分面通常会长下面这样(这里用 ggplot 的官方案例): p <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() p + facet_wrap(~class) 此时,我们想将背景的灰色底色去掉,可以用我们常用的 theme_bw(): p + facet_wrap(~class) + theme_bw() 此时如果背景的灰色网格不想要了,可以接着添加 theme(panel.grid = element_bla
-
Rcpp入门R代码提速方法过程
目录 在RStudio中创建C++文件 详细说明 更多内容 总结 当我们使用R进行论文模拟时,通常会涉及到许多的循环.一般比较容易的提速方法是将我们的for循环改写为apply族的方法进行向量化运算,但这个方法速度提升的有限,在真实模拟时,如果要与其他算法进行速度的比较,除非自己的算法非常出色,否则还是很难与一些成熟包中的算法相庭抗礼. 这时想要再次进行提速,有多种方法,常见的几种是将代码改写为Fortran代码,改写为C++代码抑或改写为C代码.由于Rcpp包的存在,改写为C++代码相对简单,
-
R语言入门使用RStudio制作包含Rcpp代码的R包
目录 1. 创建项目 2. 修改一些文件 3. 打包 4. 使用Eigen或其它依赖库会出现的问题 前面博客中有提及,当我们进行模拟想要再次进行提速时,通常都会使用Rcpp将我们的R代码改成C++代码.具体Rcpp的使用可参考博客:Rcpp入门R代码提速方法过程,R语言学习RcppEigen进行矩阵运算. 平时在我们使用的时候,直接使用Rcpp::sourceCpp()就可以直接将我们的C++代码中的函数进行导入,这不会遇到什么问题,但如果我们想要使用snowfall进行并行时就不能再这样做了.
-
R语言服务器安装R包实现过程
目录 通过网络安装 通过本地安装 在服务器上使用R装包分为两种情况,一种是常规通过网络来进行安装,另一种是直接将R包拖动到服务器的指定路径下在进行本地安装,两者的安装方式是不一致的. 通过网络安装 这种安装方式相对简单,首先进R,然后使用下述命令进行包的安装: install.packages("package_name") 包名注意加双引号!包名注意加双引号!包名注意加双引号!(重要的事情说三遍) 之后会弹出一个界面需要进行镜像的选择,这时候我们通常会使用国内的镜像,也就是4,当然还
-
R语言利用caret包比较ROC曲线的操作
说明 我们之前探讨了多种算法,每种算法都有优缺点,因而当我们针对具体问题去判断选择那种算法时,必须对不同的预测模型进行重做评估. 为了简化这个过程,我们使用caret包来生成并比较不同的模型与性能. 操作 加载对应的包与将训练控制算法设置为10折交叉验证,重复次数为3: library(ROCR) library(e1071) library("pROC") library(caret) library("pROC") control = trainControl(
-
如何改变R语言默认存储包的路径
怎么更改R中包的存储路径呢? 方法一 可以在R里面用如下命令 .libPaths("C:/Program Files/R/R-3.3.1/library") 方法二 在安装某一个包得时候用如下命令 install.packages("thepackage",lib="/path/to/directory/with/libraries") 补充:如何永久改变R中 .libPaths()?R语言修改 libPath包的储存路径 写在前面 我们有时候新
-
详解R语言图像处理EBImage包
目录 什么是EBImage 1. 图像读取与保存 2.色彩管理 3.图像处理 4.空间变换 5.形态运算 6.图像分割 本文摘自<Keras深度学习:入门.实战及进阶>第四章部分章节. 什么是EBImage EBImage是R的一个扩展包,提供了用于读取.写入.处理和分析图像的通用功能,非常容易上手.EBImage包在Bioconductor中,通过以下命令进行安装. install.packages("BiocManager") BiocManager::install(
-
R语言ggplot2拼图包patchwork安装使用
目录 引言 安装 例子 高级特性 引言 patchwork是基于ggplot2的拼图包,因为ggplot2本身没有强大的拼图语法,而一般使用的gridExtra与cowplot的拼ggplot2图形都存在不少问题. 我关注这个包蛮久了,现在Github上的Star数已经远超大部分的R包,但似乎还没有发布到CRAN.我的工作看似跟作图相关,写的博文大多数也如此,但实际对图形的掌控力并不咋的,所以还是要多多学习. 下面进入正题,掌握好ggplot2与patchwork的基本用法,一般的图形都可以搞定
-
R语言学习VennDiagram包绘制韦恩图示例
目录 引言 一 需要安装和导入的包 二 使用函数及参数 三 知道各个数据集的个数以及重叠(交叉)的个数 2.1 两个已知数据集的韦恩图 2.2 三个已知数据集的韦恩图 四 根据数据集合绘制韦恩图 4.1 四个数据集合 4.2 五个数据集合 引言 本版块会持续分享一些常用的结果展示的图形. 在得到数据之后,我们经常会用到维恩图来展示各个数据集之间的重叠关系.本文简单的介绍R语言中的VennDiagram包绘制数据集的维恩图. 一 需要安装和导入的包 install.packages("VennDi
-
R语言使用cgdsr包获取TCGA数据示例详解
目录 TCGA数据源 TCGA数据库探索工具 查看任意数据集的样本列表方式 选定数据形式及样本列表后获取感兴趣基因的信息,下载mRNA数据 选定样本列表获取临床信息 综合性获取 下载mRNA数据 获取病例列表的临床数据 从cBioPortal下载点突变信息 从cBioPortal下载拷贝数变异数据 把拷贝数及点突变信息结合画热图 TCGA数据源 众所周知,TCGA数据库是目前最综合全面的癌症病人相关组学数据库,包括的测序数据有: DNA Sequencing miRNA Sequencing P
-
R语言数据可视化包ggplot2画图之散点图的基本画法
目录 前言 下面以一个简单的例子引入: 首先介绍第一类常用的图像类型:散点图 给原始数据加上分类标签: 按z列分类以不同的颜色在图中画出散点图: 按z列分类以不同的形状在图中画出散点图: 多面化(将ABC三类分开展示): 自定义颜色: 添加拟合曲线: 更换主题 : 总结 前言 ggplot2的功能很强大,并因为其出色的画图能力而闻名,下面来介绍一下它的基本画图功能,本期介绍散点图的基本画法. 在ggplot2里,所有图片由6个基本要素组成: 1. 数据(Data) 2. 层次(Layers),包
-
R语言之xlsx包读写Excel数据的操作
感谢Adrian A. Drǎgulescu发布的xlsx包 xlsx包提供了必要的工具来与Excel 2007进行交互.用户可以阅读和编写xlsx,并可以通过设置数据格式.字体.颜色和边框来控制电子表格的外观.设置打印区域,缩放控制,创建分割和冻结面板,添加页眉和页脚.包使用Apache POI项目中的java库.本篇主要分享利用xlsx工具包在读写xlsx过程中所碰到的问题及解决办法. 工具准备 强烈建议大家使用RStudio这个IDE,它是以今为止对R语言最友好的一个IDE之一,而且使用很
-
R语言通过parallel包实现多线程运行方式
总的来说,R的运算速度不算快,不过类似并行运算之类的改进可以提高运算的性能.下面非常简要地介绍如何利用R语言进行并行运算 library(parallel) cl.cores <- detectCores() cl <- makeCluster(cl.cores) detectCores( )检查当前电脑可用核数. makeCluster(cl.cores)使用刚才检测的核并行运算.R-Doc里这样描述makeCluster函数:Creates a set of copies of R run
随机推荐
- vue-cli的eslint相关用法
- Java多线程实现Callable接口
- javascript 数字格式化输出的实现代码
- 20行js代码实现的贪吃蛇小游戏
- 用Apache反向代理设置对外的WWW和文件服务器
- js中直接声明一个对象的方法
- 基于javascript实现文字无缝滚动效果
- 用vbs脚本来关闭 HTML 页面的代码
- Ctrl + Enter提交前检测的代码
- ADSL注册表优化大法之XP篇
- 详谈Enumeration接口和Iterator接口的区别
- JavaScript实现九九乘法表的简单实例
- C#判断数据类型的简单示例代码
- C++三色球问题描述与算法分析
- python实现BackPropagation算法
- Vue项目中如何引入icon图标
- Vue.js中关于侦听器(watch)的高级用法示例
- 基于python-opencv3的图像显示和保存操作
- Python字典对象实现原理详解
- Python 3 判断2个字典相同